生物の嗅覚における神経計算モデルのハードウェア化と匂いセンサへの応用

生物嗅觉神经计算模型的硬件实现及其在气味传感器中的应用

基本信息

批准号：
18800048
负责人：
山中高夫
金额：
$ 1.92万
依托单位：
Sophia University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,現在匂いセンサが持っている問題点(ベースラインのドリフトやバックグラウンドの匂いの影響など)を解決するために,生物の優れた情報処理機能に着目して,その神経計算メカニズムを匂いセンシングシステムに応用することを目的としている。本年度の成果は以下の3点である。(1)嗅球の神経回路では,側抑制によりパターンの先鋭化を行っており,複数の匂いの判別を容易にしていると考えられている。本研究では,この神経回路モデルをディジタル回路で実現するために,ハードウェア化が容易になるようにモデルの簡略化を行った。簡略化したモデルをシミュレーションした結果,オリジナルの信号を使用した時より匂いの判別が良くなる事が分かった。(2)匂いセンサにおけるベースラインのドリフトやバックグラウンドの匂いの影響を解決するために,嗅覚順応モデルを応用したアルゴリズムを提案した。実際の匂いセンサ応答を用いて検証した結果,提案アルゴリズムが有効であることを確認できた。(3)本研究では,上記のような新規の匂いセンサ信号処理手法を検証するために,汎用的に使用できる検証用匂いセンシングシステムの構築を行っている。設計の遅れのため残念ながらまだ完成していないが,匂い供給部分,匂いセンサ駆動回路,センサ信号取得用のソフトウェアなどを作製した。現在センサセルを作製中であり,それができ次第検証実験を行っていきたい。

在这项研究中，我们专注于生存事物的出色信息处理功能，以解决气味传感器的问题（基线漂移和背景气味等的影响）。今年的结果是以下三点。（1）在嗅球的神经回路中，人们认为该图案被侧抑制作用锐化，从而更容易确定多种气味。在这项研究中，简化了该模型，以使使用数字电路实现此神经电路模型变得更容易。由于简化模型，发现气味比使用原始信号时更好。（2）为了解决基线漂移和气味传感器中背景的影响，提出了一种应用嗅觉适应模型的算法。由于使用实际气味传感器响应进行了验证，因此证实了该提案算法有效。（3）在这项研究中，构建可用于通用 - 使用的通用 - 可使用的气味传感系统，以验证如上所述的新气味传感器信号处理方法。不幸的是，由于设计的延迟，它尚未完成，但是气味供应部分，气味传感器驾驶电路以及用于获取传感器信号的软件。我们目前正在创建一个传感器单元，并希望在完成后立即进行验证实验。